Nonlinear DCC-GARCH model
The Nonlinear DCC-GARCH model extends Engle's (2002) Dynamic Conditional Correlation framework by allowing correlations to respond asymmetrically to negative versus positive return shocks. Proposed by Cappiello, Engle, and Sheppard (2006), it is the standard tool for measuring time-varying co-movement and contagion effects in multivariate financial time series when bad news is expected to increase correlations more than good news.
Исходная запись
Цитирование скопировано дословно из исходной записи метода. На его основании не делается никаких выводов о проверке на уровне утверждения.
- Cappiello, L., Engle, R. F., & Sheppard, K. (2006). Asymmetric dynamics in the correlations of global equity and bond returns. Journal of Financial Econometrics, 4(4), 537–572. · DOI 10.1093/jjfinec/nbl005
- Engle, R. F. (2002). Dynamic conditional correlation: A simple class of multivariate generalized autoregressive conditional heteroskedasticity models. Journal of Business & Economic Statistics, 20(3), 339–350. · DOI 10.1198/073500102288618487
Курируемые утверждения
Утверждения сохранены в реестре доказательств, каждое со своей оценкой.
Этот вид не создает оценку утверждения, если в реестре ее нет.
Связанные методы
Сгенерировано из графа методов и показано как предложенные машиной связи — никаких выводов об утверждениях доказательств не делается.